AI (Artificial intelligence)
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों, विशेष रूप से कंप्यूटर सिस्टम द्वारा ह्यूमन इंटेलिजेंस प्रक्रियाओं का अनुकरण है। एआई के विशिष्ट अनुप्रयोगों में विशेषज्ञ प्रणाली, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, वाक् पहचान और मशीन विज़न शामिल हैं।
AI कैसे काम करता है?
जैसा ही AI का प्रचार तेज हो गया है, विक्रेता अपने उत्पादों और सेवाओं को AI का उपयोग करने के तरीके को बढ़ावा देने के लिए हाथ-पांव मार रहे हैं। अक्सर वे जिसे AI कहते हैं, वह AI का केवल एक अंश होता है, जैसे मशीन लर्निंग। एआई को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लिखने और प्रशिक्षित करने के लिए विशेष हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर की नींव की आवश्यकता होती है। कोई भी प्रोग्रामिंग भाषा एआई का पर्याय नहीं है, लेकिन कुछ, जिनमें पायथन, आर और जावा शामिल हैं, लोकप्रिय हैं।
सामान्य तौर पर, एआई सिस्टम बड़ी मात्रा में लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा को अंतर्ग्रहण करके, सहसंबंधों और पैटर्न के लिए डेटा का विश्लेषण करके और भविष्य के स्थिति के बारे में भविष्यवाणी करने के लिए इन पैटर्नों का उपयोग करके काम करते हैं। इस तरह, एक चैटबॉट जिसे टेक्स्ट चैट के उदाहरण दिए गए हैं, वह लोगों के साथ सजीव आदान-प्रदान करना सीख सकता है, या एक छवि पहचान उपकरण लाखों उदाहरणों की समीक्षा करके छवियों में वस्तुओं की पहचान करना और उनका वर्णन करना सीख सकता है।
AI प्रोग्रामिंग तीन संज्ञानात्मक कौशल पर केंद्रित है: सीखना, तर्क करना और आत्म-सुधार।
सीखने की प्रक्रिया: AI प्रोग्रामिंग का यह पहलू डेटा प्राप्त करने और डेटा को कार्रवाई योग्य जानकारी में बदलने के नियम बनाने पर केंद्रित है। नियम, जिन्हें एल्गोरिदम कहा जाता है, एक विशिष्ट कार्य को कैसे पूरा किया जाए, इसके लिए चरण-दर-चरण निर्देशों के साथ कंप्यूटिंग डिवाइस प्रदान करते हैं।
तर्क प्रक्रियाएं: AI प्रोग्रामिंग का यह पहलू वांछित परिणाम तक पहुंचने के लिए सही एल्गोरिदम चुनने पर केंद्रित है।
स्व-सुधार प्रक्रियाएं: AI प्रोग्रामिंग के इस पहलू को एल्गोरिदम को लगातार फाइन-ट्यून करने और यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि वे यथासंभव सटीक परिणाम प्रदान करें।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस(AI)क्यों जरूरी है?
AI महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उद्यमों को उनके संचालन में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है जिसके बारे में उन्हें पहले पता नहीं था और क्योंकि, कुछ मामलों में, AI मनुष्यों से बेहतर कार्य कर सकता है। विशेष रूप से जब दोहराव वाले, विस्तार-उन्मुख कार्यों की बात आती है, जैसे प्रासंगिक क्षेत्रों को ठीक से भरने के लिए बड़ी संख्या में कानूनी दस्तावेजों का विश्लेषण करना, AI उपकरण अक्सर जल्दी और अपेक्षाकृत कुछ त्रुटियों के साथ काम पूरा करते हैं।
इसने दक्षता में विस्फोट को बढ़ावा देने में मदद की है और कुछ बड़े उद्यमों के लिए पूरी तरह से नए व्यावसायिक अवसरों के द्वार खोल दिए हैं। AI की वर्तमान लहर से पहले, सवारियों को टैक्सियों से जोड़ने के लिए कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने की कल्पना करना कठिन होता, लेकिन आज उबर ऐसा करके दुनिया की सबसे बड़ी कंपनियों में से एक बन गई है। यह भविष्यवाणी करने के लिए परिष्कृत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है कि लोगों को कुछ क्षेत्रों में सवारी की आवश्यकता होने की संभावना है, जो ड्राइवरों को उनकी आवश्यकता से पहले सड़क पर सक्रिय रूप से लाने में मदद करता है। एक अन्य उदाहरण के रूप में, Google मशीन लर्निंग का उपयोग करके यह समझने के लिए कि लोग उनकी सेवाओं का उपयोग कैसे करते हैं और फिर उनमें सुधार करते हैं, ऑनलाइन सेवाओं की एक श्रृंखला के लिए सबसे बड़े खिलाड़ियों में से एक बन गया है। 2017 में, कंपनी के सीईओ सुंदर पिचाई ने घोषणा की कि Google "AI फर्स्ट" कंपनी के रूप में काम करेगा।
AI से लाभ:
→विस्तार-उन्मुख नौकरियों में अच्छा है। →डेटा-हैवी कार्यों के लिए कम समय लेता है। →लगातार परिणाम देता है। →AI -संचालित वर्चुअल एजेंट हमेशा उपलब्ध होते हैं।
AI से नुकसान:
→महँगा है। →गहरी तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता है। →एआई उपकरण बनाने के लिए योग्य श्रमिकों की सीमित सप्लाई है। →केवल वही जानता है जो दिखाया गया है। →एक कार्य से दूसरे कार्य में सामान्यीकरण करने की क्षमता का अभाव है।
कमज़ोर AI और ताकतवर AI में अंतर क्या है।
कमजोर AI, जिसे संकीर्ण एआई के रूप में भी जाना जाता है, एक एआई प्रणाली है जिसे एक विशिष्ट कार्य को पूरा करने के लिए डिज़ाइन और प्रशिक्षित किया गया है। औद्योगिक रोबोट और आभासी निजी सहायक, जैसे कि Apple के सिरी, कमजोर AI का उपयोग करते हैं।
स्ट्रॉन्ग AI, जिसे आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (एजीआई) के रूप में भी जाना जाता है, प्रोग्रामिंग का वर्णन करता है जो मानव मस्तिष्क की संज्ञानात्मक क्षमताओं को दोहरा सकता है। जब एक अपरिचित कार्य के साथ प्रस्तुत किया जाता है, तो एक मजबूत एआई प्रणाली ज्ञान को एक डोमेन से दूसरे डोमेन पर लागू करने और स्वायत्त रूप से समाधान खोजने के लिए फ़ज़ी लॉजिक का उपयोग कर सकती है। सिद्धांत रूप में, एक मजबूत एआई प्रोग्राम को ट्यूरिंग टेस्ट और चाइनीज रूम टेस्ट दोनों को पास करने में सक्षम होना चाहिए।
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